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前言
INTRONDUCTION
为什么要关注大模型与大数据的融合？
在当今数智化浪潮的汹涌澎湃中，AI大模型的规模化商用正以前所未有的速度重塑着全球
科技与产业格局。以DeepSeek为代表的大模型底层技术创新，以及各类智能体为代表的应用
层级突破，正在成为推动这一变革的核心力量。然而，在这场技术革命的浪潮中，大数据基础
设施作为支撑大模型发展的基石，正面临着前所未有的挑战与机遇。
例如，DeepSeek的出现，无疑是中国AI大模型发展史上的一个重要里程碑。它通过一系
列底层技术的创新，大幅优化了算力利用效率，实现了“算力平权化”，为大模型的广泛应用铺
平了道路。然而，这些技术突破并非孤立存在，它们对大数据基础设施提出了更高的要求。从
存储架构到计算优化，从网络传输到数据安全，每一个环节都需要重新审视和升级，以满足大
模型对海量数据的高效处理需求。
在这一背景下，大数据基础设施领域正面临着前所未有的机遇。一方面，大模型的规模化
商用将催生对高性能存储、计算和网络资源的巨大需求，为相关产业带来新的增长点；另一方
面，随着技术的不断演进，大数据基础设施也将迎来从传统架构向智能化、高效化转型的契机。
然而，挑战同样不容忽视。数据处理性能瓶颈、数据管理挑战、数据安全与隐私保护、存
储资源的合理分配等问题，都将成为制约大数据基础设施发展的关键因素。如何在满足大模型
需求的同时，实现数据基础设施的高效、安全、绿色运行，将成为未来行业发展的核心命题。
本白皮书旨在深入剖析AI大模型规模化商用趋势下，大数据基础设施所面临的挑战与机
遇。通过对前沿技术的分析，结合行业实践，我们试图为行业从业者提供一份全面、深入且具
有前瞻性的参考。
研究的方法与报告结构
本报告采用多维度的研究方法，旨在全景式剖析大模型与大数据融合的关键环节和未来发
展趋势。研究方法包括以下三方面：
?专家访谈：深入访谈技术研发领域的专家、行业领军企业的高管，以及政策制定者，获取
一线视角与深度见解。通过多方对话，揭示技术挑战、商业机会以及政策支持的方向。
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?市场调研：通过广泛的市场调研与分析，结合公开数据与行业报告，探索数据要素化与大
模型商用化的潜在影响。
?案例分析：精选典型技术、产品及客户应用案例，覆盖金融、医疗、零售等多个行业，结
合实际场景探讨大模型如何与大数据深度融合，为产业升级提供参考。
通过以上研究方法的有机结合，报告力图展现理论与实践并重的全面视角。
本报告的价值与阅读指南
本白皮书旨在全面解析大模型与大数据融合的现状、挑战与未来发展趋势，通过深入探讨
两者在算法、算力与数据之间的协同关系，展示大模型对大数据产业生态的改造，以及大数据
对大模型商用化的支持作用。
报告共分七章，逐步从理论到实践，从技术到应用展开：
第一章着眼于大数据的全链条，分析数据生命周期的各环节及其相互关系；
第二章重点论述大模型与大数据融合的必要性；
第三至第五章分别探讨大模型对大数据基础设施的要求、大模型赋能大数据的方式，以及
两者深度融合下的智能架构；
第六章聚焦实际应用场景，展示大模型与大数据如何共同推动产业变革；
第七章提供面向未来的政策建议和技术方向。
通过本报告，读者可以获得以下洞察：
1.了解大模型与大数据协同发展的核心驱动力；
2.掌握关键技术和创新路径；
3.借鉴真实案例，探讨商用化落地的可能性。
无论您是技术专家、业务决策者，还是关注行业趋势的学者，本报告都将为您带来独特的
视角与启发。
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目录
CONTENTS
第一章大数据全链条：数据生命周期都经历了什么
1.1大数据链条的核心环节P9
1.1.1数据采集与集成：从源头抓住每一个数据点P9
1.1.2数据存储：承载无限可能的“数据金库”P9
1.1.3数据治理：提升数据的质量与价值P10
1.1.4数据分析与建模：解锁数据隐藏的“宝藏”P11
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